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Enregistrement W2347126555 · doi:10.1121/1.4950154

Hidden hearing loss in tinnitus with normal hearing thresholds

2016· article· en· W2347126555 sur OpenAlexaffabout
Brandon T. Paul, Ian C. Bruce, Larry E. Roberts

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiogramAudiologyTinnitusHearing lossHyperacusisNoise (video)MedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tinnitus—the phantom ringing of the ears—is thought arise from neuroplastic changes in the central auditory system in response to peripheral hearing damage. However, a minority of tinnitus sufferers have clinically normal hearing thresholds. One explanation of these cases is that auditory nerve fibers with low firing thresholds (LT-ANFs) are intact, but ANFs with high thresholds (HT-ANFs) are not. HT-ANF damage would be “hidden” to the audiogram but evident in suprathreshold tests. To test this hypothesis, we measured the ability of tinnitus and control subjects with normal audiograms to detect amplitude modulation (AM) in a 5 kHz, suprathreshold tone in a narrowband noise. We also recorded by 32-channel EEG the “envelope following response” (EFR, generated subcortically) to the same AM tone in conditions of noise and no noise. Tinnitus subjects had worse AM detection thresholds and had smaller EFRs compared to controls. Simulations of ANF responses from the model of Zilany et al. (2014) found that in addition to ~100% loss of HT ANFs, a further ~30% loss of LT fibers was needed to account for the reduced EFRs of tinnitus subjects. ~30% of LT ANFs would not have been expected to affect hearing thresholds. [Work supported by NSERC of Canada.]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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